1 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院内科系,美国德克萨斯州休斯顿,2 Carterra, Inc.,美国犹他州盐湖城,3 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心公共卫生学院流行病学、人类遗传学和环境科学系 (EHGES),美国德克萨斯州休斯顿,4 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心临床和转化科学中心 (CCTS) 生物统计学/流行病学/研究设计 (BERD) 组件,美国德克萨斯州休斯顿,5 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院内科系临床和转化科学部,美国德克萨斯州休斯顿,6 德克萨斯大学休斯顿健康科学中心麦戈文医学院病理学和实验室医学系,美国德克萨斯州休斯顿,7 微生物发病机制和免疫学系,德克萨斯 A&M 大学健康科学中心,美国德克萨斯州布莱恩
背景:流行病学研究表明,血液尿素氮(BUN)和血清白蛋白降低可以独立地预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的不良临床结局。但是,在患有COPD的重症患者中,BUN-Albumin比率(BAR)的预测性能仍有待证实。这项研究旨在调查重症监护病房(ICU)患者与COPD的BAR和全因死亡率之间的关联。方法:这是一项回顾性研究,其中包括每次ICU入院的第一天的COPD患者和血清白蛋白价值,并且从EICU协作研究数据库中获得了数据。所包含的COPD患者被分为三组(T1-T3)。多元逻辑回归和COX比例危害模型分别用于检查BAR和全因院内和ICU死亡率之间的关联。Kaplan – Meier曲线,以评估三组之间的生存差异,并将差异与对数贷方测试进行了比较。结果:最终分析中总共包括4037名患者,院内和ICU死亡率分别为11.79%和6.51%。多元逻辑回归分析表明,连续条是院内死亡率的重要风险预测因子(OR:1.039,95%CI:1.026–1.052,p <0.001)和ICU死亡率(OR:1.030,95%CI:1.015%CI:1.015-1.045,P <0.045,P <0.001)。相关的亚组分析表明,这种正相关可能会在某些人口环境中有所不同。COX比例危害模型显示,最高的bar三位杆(T3)患者与院内死亡率的较高风险显着相关(HR:1.983,95%CI:1.419–2.772,p <0.001)和ICU死亡率(HR:2.166,95%CI:1.3333-3.418,p <0.418,P <0.418,P <0.418,P <0.418,p <0.001。Kaplan – Meier曲线表明,在三个三分之一组中,全因死亡率的存活差在统计学上是显着的(log-rank p <0.0001)。结论:高水平的酒吧与危重患者COPD患者的全因死亡率增加有关。作为一种创新且有前途的生物标志物,BAR可能有助于预测COPD患者的高死亡风险。关键词:慢性阻塞性肺部疾病,血尿氮,血清白蛋白,全因死亡率,重症监护病房
4。避孕术:组司法呼吸和réanimation和onco-hématology(呼吸道Greup,http://www.gw.gw.gw.gw.gw.gw.gw.gw.gw.grrroh/)院内和第十二天的生存或危重的抗议CANR专利或强化计算器:结果或回顾性多中心工作室 - 一组司法呼吸器和隆起OH)研究。年鉴或重症监护2018; 8(1)。
• YSpace Digital:为学生、教师和企业提供虚拟支持和编程的在线社区,从创意到市场就绪阶段。 • YSpace ELLA:安大略省首个专注于女性主导的产品和服务型企业的加速器。 • YSpace Markham:位于约克地区的实体孵化器,支持成长型科技企业。 • 食品和饮料资源门户:食品和饮料行业分销商、制造商和合作伙伴的开放数据库。 • 黑人企业家联盟:与 Black Creek 社区健康中心合作,提供农业食品、技术和商业领导力培训和资源。 • IP Osgoode:奥斯古德霍尔法学院内涉及知识产权法研究、政策制定和研究的项目。 • Schulich Startups:舒立克商学院内支持舒立克社区成员创业活动的部门。 • Bergeron 科学与技术企业家 (BEST) 实验室:拉松德工程学院内支持工程研究人员创业活动的部门,包括技术开发的物理空间。 • BEST 跨学科技术创业证书:该证书将技术、法律和商业融入创造性解决问题和创新中;旨在教授、推广、关注和认可学生的创业技能和知识。 • 创业发展协会 (EDA):约克大学各个院系的学生管理团队,将学生与从业者和资源联系起来,以加强他们的创业想法并探索创业作为职业。 • 健康学院的变革推动者:提供指导和资金,以支持创新的学生主导的社区计划,这些计划旨在解决联合国可持续发展小组 (UNSDG) 的问题。 • 创新约克创业计划:为期六个月的计划面向继续教育学院的学生和应届毕业生。
预防医院内压力损伤 (HAPI) 的重要性怎么强调也不为过。HAPI 是医疗保健中最常见的医源性并发症之一,会导致住院时间延长、疼痛、感染、死亡和更高的医疗费用,在美国,每起事故的估计费用为 20,900 至 151,700 美元。1 压力损伤 (PI) 每年导致美国 60,000 人死亡。1 虽然近年来导管相关尿路感染和中心静脉相关血流感染等其他医院内获得性疾病的发病率有所下降,但 HAPI 发病率仍然居高不下。2 危重病人特别容易受到 HAPI 的感染。3 Cox 及其同事发现,机械通气、体外膜氧合、持续性静脉-静脉血液透析、糖尿病、外周血管疾病和血管加压药的使用是该人群发生 HAPI 的危险因素。 4 国际指南也呼应了这些风险因素。5 此外,Kim 等人将住院时间、血气异常、低血压、胃肠道出血和蜂窝织炎确定为 HAPI 风险因素。6 PI 发展
在IVL和旋转动脉粥样硬化之前,大多数患者在血管造影引导组的5.75%中均在成像引导中为7.4%。在两组中使用IVL的使用相似,IVL气球的中位数为1,直径中位数为3.00mm,并且传递的脉冲中位数为60(所有比较,P> 0.05)。Nota- bly, the imaging-guided cohort was characterized by the deployment of stents with larger dimensions (median 3.5mm [IQR 3-3.5] versus 3.0mm [IQR 3-3.5] in the angiography cohort; p<0.001) and post-dilatation balloon sizes (median 4.0 [IQR 3.5-3.5] versus 3.5 [IQR 3.25-4.0]在Angiogra-Phy队列中;在成像引导组中记录了孤独的院内死亡率。结论这种单中心分析暗示,冠状动脉内成像引导的IVL在治疗钙化冠状病变中与使用支架的使用和较大能力的脱丝后气球相关,可能表明对病变制剂的更积极的方法进行了更为积极的方法。尽管有这些程序性分歧,但与血管造影引导的IVL相比,院内死亡率并没有显着影响。安全
目的 预测严重创伤性脑损伤 (sTBI) 的结果具有挑战性,现有模型对个体患者的适用性有限。本研究旨在确定可以预测 sTBI 后恢复情况的指标。研究人员努力证明脑电图上的后部优势节律与积极结果密切相关,并开发一种基于机器学习的新型模型,准确预测意识的恢复。方法 在这项回顾性研究中,作者评估了 2010 年至 2021 年期间所有因 sTBI(格拉斯哥昏迷量表 [GCS] 评分 ≤ 8)入院的插管成年人,他们在 sTBI 后 30 天内接受了 EEG 记录(n = 195)。收集了 73 个临床、放射学和 EEG 变量。根据受伤后 30 天内是否出现 PDR,创建了两个队列:有 PDR 的队列(PDR[+] 队列,n = 51)和没有 PDR 的队列(PDR[-] 队列,n = 144),以评估表现和四种结果的差异:院内生存率、恢复服从命令的能力、出院时格拉斯哥预后量表扩展版 (GOS-E) 评分以及出院后 6 个月的 GOS-E 评分。AutoScore 是一种基于机器学习的临床评分生成器,可选择重要预测变量并为其分配权重,用于创建预测院内生存率和恢复服从命令能力的预后模型。最后,使用 MRC-CRASH 和 IMPACT 创伤性脑损伤预测模型将预期的患者结果与真实结果进行比较。结果 在入院时,PDR(−) 组的平均 GCS 运动分较低(1.97 比 2.45,p = 0.048)。尽管预测结果(通过 MRC-CRASH 和 IMPACT)没有差异,但 PDR(+) 组具有更高的院内生存率(84.3% 比 63.9%,p = 0.007)、恢复听从指令率(76.5% 比 53.5%,p = 0.004)和平均出院 GOS-E 评分(3.00 比 2.39,p = 0.006)。6 个月 GOS-E 评分没有差异。然后使用 AutoScore 识别以下 7 个对院内生存率和恢复听从指令具有高度预测性的变量:年龄、体重指数、收缩压、瞳孔反应性、血糖和血红蛋白(均在入院时)以及 EEG 上的 PDR。该模型对预测住院生存率(曲线下面积 [AUC] 0.815)和恢复命令执行能力(AUC 0.700)具有出色的辨别力。结论 sTBI 患者脑电图的 PDR 可预测有利的结果。作者的预后模型在预测这些结果方面具有很强的准确性,并且比以前报告的模型表现更好。作者的模型在临床决策以及为此类伤害后的家庭提供咨询方面很有价值。
• 评估数据表明,洛杉矶县卫生官员命令的实施使洛杉矶县急症护理机构的 HCP 流感免疫接种率从命令前流感季节(2012-2013 年)的 60% 提高到 2020 年的 86%。在过去的 2022-2023 年流感季节,洛杉矶县医院内 HCP 的平均免疫接种率为 73%。
2020 年 Fitch H. Beach 杰出研究生研究奖,密歇根州立大学工程学院。“表彰工程学院内最杰出的研究生。每个部门提名一名博士生,奖项基于对学生学术和专业记录的审查。” 2019 年学科领导奖,密歇根州立大学,研究生委员会。2000 美元用于推动密歇根州立大学的量子信息科学研究。